基于二元logit模型的中国工商银行信用风险管理研究开题报告

2020-08-13 20:45:12

1. 研究目的与意义（文献综述）

课题目的：

随着我国金融体制改革不断深入、金融行业对外开放水平不断扩大、金融创新产品日益丰富与复杂,国内商业银行在经营管理过程中面临的风险形式趋于多样化，这种复杂的风险形式也对国内银行的经营管理水平提出了更高的要求。

目前,国内商业银行在经营过程中,主要面临着信用风险、市场风险、流动性风险和操作风险等风险形式,其中,信用风险是商业银行所面临的最重要也是最古老的一类风险。

随着金融市场的迅猛发展,国际监管的压力逐步增强,银行间竞争的日趋激烈,商业银行必须对自身的信用风险进行更加灵活、积极和主动的管理。

剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：

1.介绍信用风险研究的理论背景；这部分主要讲了本文的研究背景以及国内外学者在信用风险量化管理的研究领域做出的重要成绩。首先介绍了信用风险的基本内涵，包括定义、诱因、特点、测量等，信用风险已经成为现代企业急需面临和解决的重大问题之一，如何测量和规避信用风险迫在眉睫。然后阐述了国内外信用风险理论背景，其中logit回归模型准确度高，是目前测量信用风险比较常用的方法。

2.具体介绍二元logit模型；这部分先后详细介绍了统计分析中的独立样本t检验方法、主成分分析方法的基本原理及该方法中主成分个数确定的问题、logit函数模型相关理论。

3.通过工商银行客户资料数据进行实证研究；本部分是本文的实证分析部分，以中国工商银行为例，详细的描述了基于logit模型的商业银行信用风险量化模型的构建过程。利用spss软件对企业的多为财务指标进行t检验和主成分分析，从而对工商银行的信用风险进行具体分析并得出结论。

4.对研究进行总结性阐述并提出建议。这是本文的最后一个部分，主要针对上述的实证分析证明二元logit模型的预测准确率，并针对商业银行如何规避信用风险提出建议。

目标：

通过建立二元logit回归模型对商业银行信用风险作出准确的测量，证明模型的可信性，并在此基础上对商业银行如何处理信用风险提出意见和建议。

剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！

3. 研究计划与安排

2017毕业论文时间节点：

选题--------1月10号结束；

完成开题报告--------第六周到第七周（4月7号截止）；

完成毕业论文中期检查--------第10周到第11周（5月5号截止）；

完成毕业论文定稿--------第15周（6月2号截止）；

答辩--------第16周初（6月5号起）开始。

在毕业论文期间，学生要完成三篇阶段性成果的报告。

毕业论文的选题，任务书，开题报告，中期报告，定稿，三篇阶段性成果，都在校园网上完成，超过时间节点无法录入系统。

剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！

4. 参考文献（12篇以上）

1.贾帅.基于logistic模型的商业银行供应链金融信用风险评估[J].财经纵览.2016(32)

2.张国政，姚珍，杨亦民. 基于Logistic回归的农户小额信贷风险评估实证研究[J].金融与理财.2016(27)

3.郭鹏飞. 对商业银行信用风险压力测试实证研究——基于Logit模型. 专家论坛.2014（02）

4.蔡明. 基于LOGIT模型的中小型上市公司信用风险度量研究[J].市场纵横.2014（11）

5.张传新, 王光伟. 基于主成分分析和Logit模型的商业银行信用风险度量研究[J]. 金融研究.2012（04）

6.刘美秀,周月梅. 我国商业银行信用风险分析[J]. 宏观经济研究. 2012(08)

7.翟清兰. 基于Logit模型对我国商业银行信用风险评估的实证研究[J]. 经济与管理2010(01)

8.金成晓,纪明辉,邵鲁. 基于Logit模型对中国上市公司治理失效问题的实证研究[J]. 吉林大学社会科学学报. 2008(02)

9.郑艳会. 基于Logit模型的我国商业银行中小企业贷款信用风险度量研究. 东北大学.2014

10.曹胜杰. 基于logit模型的商业银行信用风险量化管理[D]. 西南财经大学.2011

11.汪冬华,编著.多元统计分析与SPSS应用[M]. 华东理工大学出版社, 2010

12.赵守盈,编著.矩结构分析模型[M]. 暨南大学出版社, 2010

13.吴青,著.信用风险的度量与控制[M]. 对外经济贸易大学出版社, 2008

14.Mu-Yen Chen. Using a hybrid evolution approach to forecast financial failures for Taiwan-listed companies[J]. Quantitative Finance . 2014 (6)

15. Comelli F.Comparing the Performance of Logit and Probit Early Warning Systems for Currency Crises in Emerging Market Economies. IMF Working Papers,No 14/65 . 2014

16. Christine A. Parlour,Andrew Winton. Laying off credit risk: Loan sales versus credit default swaps[J]. Journal of Financial Economics . 2013 (1)

17.David Saunders,Costas Xiouros,Stavros A. Zenios. Credit risk optimization using factor models[J]. Annals of Operations Research . 2007 (1)

18.Kanak Patel,Ricardo Pereira. Expected Default

Probabilities in Structural Models: Empirical Evidence[J]. The Journal of Real Estate Finance and Economics . 2007 (1)

19.Kevin J. Stiroh. New Evidence on the Determinants of Bank Risk[J]. Journal of Financial Services Research . 2006 (3)

20.Gordy Michael B.A comparative anatomy of credit risk models. Journal of Banking and Finance . 2000

21.Nobuyuki oda,Jun Muranaga.A New Framework for Measuring the Credit risk of A Portfolio: The ’ExVaR’ Model. Monetary and Economic Studies . 1997

剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付

注册

找回密码